基于Landsat 8遥感图像信息容量与城市不透水面指数的关系研究

不透水面指数可以有效提取不透水面信息,反映城市硬化地表的覆盖度,但不能直接表征地表覆盖度的复杂度,而遥感图像信息容量是一种可以表征地表景观复杂度的指标.该文结合二者各自特点,计算出遥感图像信息容量和不透水面指数,对二者进行耦合分析,发现不同波段的信息容量与城市不透水面指数均方差的相关系数均高于0.8,二者关系密切,说明信息容量可以表征城市不透水面的变化,进一步研究还发现,信息容量值的大小与城市化进程较为一致.     

福州城市扩张对地表温度影响及其空间分异分析

基于福州城区两时相 Landsat 影像,根据城市发展程度差异将研究区划分为 Zone 1、 Zone 2、Zone 3三个环形区域,在反演地表温度和获取不透水面覆盖度信息的基础上,计算各区域 各级不透水面覆盖度的热分布指数和热效应贡献度指数,分析2004—2021年福州市不同发展程度 区不透水面覆盖度与地表温度之间的定量关系,并运用地理探测器分析植被覆盖度、不透水面覆 盖度和海拔高度对地表温度（Land Surface Temperature,LST）空间异质性的影响。结果表明：2004— 2021年,Zone 1不透水面扩张较少,Zone 2和Zone 3不透水面扩张明显,增加最明显的为Zone 3内 不透水面覆盖度大于60%的区域;不透水面覆盖度大于60%的区域对城市高温面积贡献最大,不 透水面覆盖度为80% ~ 100%时热效应贡献度最大;2004年影响地表温度的主导因子为植被覆盖 度,2021年Zone 1中不透水面覆盖度为影响地表温度的主导因子,其余区域中海拔高度为影响地 表温度的主导因子;福州市地表温度空间分异受多因子共同影响且两因子交互q值均高于单因子q 值。研究结果可为城市规划和缓解城市热岛效应提供参考。     

福州主城区热岛效应与不透水面的关系及时空变化分析

城市气候环境和下垫面性质对人类健康具有重要的影响.为了研究福州主城区不透水面与城市热岛效应之间的时空变化关系,本研究以1994年、2000年、2009年、2018年4期Landsat遥感影像数据作为数据源,基于线性光谱分解原理提取福州主城区不同时期不透水面信息和利用单窗算法反演出地表温度,分别从空间维度和时间维度进行对比分析,结果表明:不透水面与城市热岛的分布具有显著的正相关关系,R2达到0. 70以上. 1994年-2018年,福州主城区不透水面增加了89. 58 km2,年平均增速为3. 73 km2/年.就福州主城区而言,不透水面丰度每增加0. 1,可导致局部地表温度上升1℃以上,并且不透水面的空间分布与热岛的分布特征具有较强的一致性.     

城市景观格局与地表温度的定量关系分析

热岛效应是典型的城市气候现象,它的形成及强度与土地利用类型、景观格局等诸多因素有关.本文基于深圳市2010年遥感影像,采用线性光谱混合模型提取土地利用/覆盖等信息,利用最小二乘法和地理加权回归方法分别分析城市景观格局对地表温度的影响.结果表明:深圳市地表温度介于22.28~41.34℃之间,从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显.地理加权回归模型可以有效处理回归分析中空间非平稳性现象,能更好地刻画景观格局与地表温度之间的定量关系.植被格局指数对地表温度的空间分布解释率较高,其中归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)对地表温度的解释率最高,分别达88%、90%.不透水面面积、破碎度、邻近度,植被优势种种类、密度、空间分布以及垂直水平生长情况等共同影响深圳市的地表温度.在城市建设实践中,避免不透水面连片集中,降低其邻近度,同时尽可能增加城市的绿地面积,提高NDVI和LAI数值,是缓解城市热岛效应的有效手段.     

玉溪不透水面与植被及地表温度的定量关系分析

玉溪市区为例,以Landsat 8卫星遥感影像为数据源,将定量遥感分析中的线性光谱分解技术用于提取不透水面信息,并利用土壤调节植被指数和大气校正法分别提取出植被、地表温度等要素信息,并分析他们的相关关系.实验分析表明,越靠近玉溪城市中心区域,不透水面盖度值越大;不透水面信息与植被要素呈现较为显著的负相关关系,相关系数为0.866 5;而不透水面与地表温度信息存在明显的线性正相关关系,相关系数达到0.859 8.     

南昌市城市不透水面及其与城市热岛的关系分析

通过分析南昌市不透水面和城市热岛的相关关系从而为缓解城市热岛效应提供技术指导.以南昌市2002年、2014年Landsat TM/TIRS遥感影像作为数据源.采用改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)进行水体的提取,结合归一化差值不透水面指数法(normalized difference impervious surface index,NDISI)对南昌市不透水面信息进行提取,然后采用单窗算法进行温度反演.分析比较2个时期的不透水面分布图和地表温度分布图,在2002-2014年间,南昌市不透水面面积与高温分布面积都明显增加,且主要是沿赣江两岸扩张.而从二者的线性回归方程式中可以看到,它们之间存在着显著的正相关性,这说明城市不透水面面积的增加会加剧城市热岛效应.     

基于遥感生态指数的鄂州市生态环境质量评估

以Landsat7/Landsat8卫星数据为基础,利用遥感生态指数模型(RSEI)对鄂州市2013年、2015年和2018年生态环境质量做出评价.该指数模型根据湿度指标(WET)、绿度指标(NDVI)、热度指标(LST)以及干度指标(NDBSI)等4个指标进行构建.在ENVI软件的支持下对遥感影像数据进行处理,分别求出4个指标因子,再通过主成分分析得到遥感生态指数RSEI结果,结合各指标因子进行评价及综合对比分析,制作专题图和表格对分析结果进行可视化显示.结果表明,鄂州市2015年生态指数平均值较2013年生态指数平均值提升0. 06,但随着城市化扩张的加剧,鄂州市2018年生态指数较2015年下降0. 10,生态环境质量变差,且较2013年下降0. 04.     

福州市亚像元不透水面对地表温度影响变化分析

基于Landsat影像,利用全约束最小二乘法混合像元分解的方法,获取福州中心城区不透水面覆盖度信息,利用同期高分辨率影像面积对比法验证分解结果。根据不透水面覆盖度大小进行分级以表示城市发展程度,采用亚像元状态转移矩阵分析2000年至2016年各等级不透水面区域面积的变化,利用景观指数对城市不同发展程度区域斑块分布变化情况进行分析。结合地表温度归一化方法,计算各级不透水面区域的温度贡献率,并对比城市不同发展程度区域分布对城市热岛效应的影响。结果表明,福州城市化进程主要集中于不透水面覆盖度在30%～60%的区域内,城市发展程度不同的区域相互参杂分布于中心城区内;不透水面覆盖度大于50%的区域促进城市热岛效应的产生,随着斑块破碎化程度的增加,加剧热岛效应产生。研究结果可为缓解城市发展过程中的热岛效应提供参考。     

地表覆被与人口密度变化对城市地表温度的影响分析——以郑州市为例

以郑州市为例,基于多期Landsat遥感影像和夜间灯光数据分析了城市地表温度、不透水面、植被以及城市人口的时空变化特征,并从不透水面、植被和人口密度三个方面分析其对城市地表温度的影响.结果表明:郑州市明显存在地表温度中心城区高,郊区低的热岛效应,热岛斑块逐渐向东南部、西部和北部扩散且逐渐破碎化,热岛面积呈增长趋势;不透水面指数与地表温度呈显著的指数正相关关系,植被指数、人口密度与地表温度分别呈现出较显著的线性负相关和正相关关系.利用逐步回归的方法表明,不透水面是影响城市地表温度的主要原因,植被和人口密度也是影响城市地表温度的重要因素.     

不透水面时空变化及其对城市热环境影响的定量分析——以福州市建成区为例

城市空间的快速扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,对城市生态系统造成了明显的负面影响.福州市经过近30年的城市扩展,城市建成区中的不透水面大幅增加,植被急剧减少,城市生态发生了明显变化,其中最显著的就是严重的城市热岛效应.为此,基于Landsat系列遥感影像获得福州1989和2014年2个时相影像的不透水面、水体、植被和地表温度信息,运用多元回归模型定量分析了1989～2014年间福州城市不透水面的时空变化对城市热环境产生的影响.结果表明:(1)1989～2014年间,研究区不透水面净增了87. 16km~2,增加了161%;(2)不透水面和地表温度呈指数函数关系,高不透水面比例地区升温明显快于低不透水面比例地区;(3)1989～2014年间增加的87. 16km~2不透水面及相应减少的70. 09km~2和14. 92km~2的植被和水体对研究区地表温度上升的综合贡献达16. 54℃.     

生态城市城镇化与生态环境耦合协调时空分异

以东南沿海典型生态城市福建省厦门市为例,利用2008—2018年多源遥感影像数据获取城镇化指数(CNLI)与遥感生态指数(RSEI),并构建二者耦合模型,然后通过地理探测器分析生态环境质量变化主导因子。结论显示:1)厦门市城镇化指数增幅明显,呈现内高外低、南高西低的城镇分布格局,生态环境分布特征则与其相反;2)厦门市城镇化与生态环境发展处良性协调阶段,并逐渐由生态环境领先变为城镇化领先;3)城镇化不是生态环境质量决定因素,但其影响力值在逐年上升,作用效果愈加明显。     

基于Landsat 8的漓江流域生态环境质量及其影响因素分析

漓江流域生态环境质量时空变化及其影响因素的精准评价对桂林国际旅游胜地与国家可持续发展议程创新示范区建设具有重要的现实意义。本研究通过谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）,融合Landsat 8遥感影像构建遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index,RSEI）,探讨了自2012年桂林国际旅游胜地建设以来漓江流域生态环境质量的时空变化格局及其主要影响因素。结果表明:漓江流域生态环境质量呈现上升趋势且总体处于中上等水平,其中,流域林地和草地生态环境质量等级主要为优和良,而建设用地和耕地等区域主要为差和较差;流域的生态环境质量具有较强的空间自相关性,呈聚集性分布格局,主要表现为高-高聚类、低-低聚类和不显著聚类;绿度和湿度指标对RSEI指数有正向影响,而干度和热度指标则为反向影响;由人为因素引起的流域土地利用和植被覆盖度变化对漓江流域生态环境质量的影响要远远大于自然因素。在国际旅游胜地建设过程中,要坚持生态保护优先发展战略,注重保护和恢复漓江流域的生态环境,以促进桂林市国家可持续发展议程创新示范区建设。     

北京市五环内不透水面变化研究

基于北京市2000年增强型专题制图仪和2010年专题绘图仪遥感影像,利用线性光谱混合分析模型对两幅影像实施亚像元分解,获取城市不透水面的空间较为精确的分布情况。在此基础上,结合研究区土地利用和实地资料,利用归一化建筑指数与混合光谱分析的方法,对北京市近10年来不透水面动态变化格局进行分析,研究城区不透水面的变化情况。研究结果表明:基于混合像元分析的不透水面变化信息提取方法是行之有效的。10年间北京五环内不透水面覆盖度总体上随着城市化进程呈现放射状扩张,城市建设是形成不透水面的重要驱动力之一。     

基于新型遥感生态指数的福州市生态状况变化研究

以福州市为研究区,以Landsat系列影像为遥感数据源,利用新型遥感生态指数(RSEI)定量评价福州市2003—2013年间的城市生态状况变化。RSEI指数对植被指数、湿度分量、地表温度和建筑指数等4个与生态环境息息相关的评价指标进行耦合,能够对研究区的生态状况进行客观的评价。结果显示,在这10年间,福州市的生态环境质量呈下降趋势,RSEI值从2003年的0.669下降到2013年的0.568,城市生态环境的改善刻不容缓。     

基于GEE平台和RSEI模型的淅川县生态空间格局演化与评估

淅川县作为南水北调中线工程的核心水源区和渠首所在地，其生态环境质量的变化与输水安全和工程效益息息相关，需要透彻理解该地区生态空间及生态环境质量的演变机理.利用GEE平台土地利用数据和遥感生态指数（RSEI）模型，分析并刻画了1990—2021年间淅川县生态空间格局演化情况，得出以下结论：(1)丹江口水库东部边缘区是生态空间转化较为剧烈的区域，且转换关系时间分异较为明显，1990—2000年间主要为生态用地向半生态/弱生态用地的转换；2010年后则主要是半生态用地向生态用地的转换.(2)淅川县的RSEI整体呈现增加态势，且有较为明显的阶段性，1990—2008年的RSEI均值为0.65，在2008—2021年时的RSEI均值增加到了0.70，表明淅川县的生态质量有所上升.(3)在1990—2000年间，厚坡镇东部、西簧乡和毛堂乡生态质量有所下降，但在2000年后出现好转；在2010—2021年间，全县各地生态质量提升面积最为明显.本研究对淅川县长期以来的生态状况进行分析，提升了研究区生态环境质量评价的精度和深度，为进一步掌握该地区生态演变机理提供了有力数据支撑.     

基于改进遥感生态指数的南昌市生态环境质量监测与评价

城市生态环境质量监测是实现城市绿色发展必不可少的环节,遥感技术以其监测范围大和能实时传输的优势被广泛应用于城市生态环境质量评价。为了客观全面地反映城市生态环境质量,采用遥感生态指数(remote sensing ecological index, RSEI)模型进行评价,而RSEI模型存在第一主成分贡献率不高的问题,使得评价结果不够准确。因此采用改进遥感生态指数(improved remote sensing ecological index, IRSEI),将原RSEI模型中的绿度指标归一化差值植被指数替换为通用归一化植被指数,从而构成IRSEI模型,以提高模型对生态环境质量评价的准确性。对南昌市2003—2021年Landsat遥感影像进行处理,得到南昌市生态环境质量的分布情况和变化趋势。结果表明：IRSEI的第一主成分贡献率较RSEI平均提高3.6%,湿度、绿度、干度、热度各年份平均相关度的均值提高7.2%;2003—2021年南昌市IRSEI总体均值变化不显著,生态质量较高的区域主要分布在鄱阳湖区域、梅岭和安义县,较低的区域主要分布在中心城区和西南方向的流湖镇。可见,2003—...     

基于遥感生态指数的岳阳市生态环境质量监测与评价

随着城市化的推进和发展,生态环境所面临的压力也逐渐加大,客观、准确、快速地评价区域生态环境质量显得极其重要.利用Google Earth Engine平台对2000、2010、2020年间岳阳市MODIS影像进行优化重构,明晰反映岳阳市生态环境质量的遥感生态指数(RSEI),从长时间序列中探明岳阳市生态环境质量的变化情况.综合遥感图像衍生出的绿度、湿度、热度、干度4个指标,对岳阳市2000—2020年生态环境质量进行监测和评价.研究表明,随着城市土地利用开发程度的不断增强,岳阳市的整体生态质量发生了阶段性变化,RSEI均值先从2000年的0.588上升到2010年的0.650,再下降至2020年的0.637,生态指数为良等级的区域面积所占比例从2000年的42.3%上升到2010年的68.3%,再下降到2020年的55.8%.     

快速城市化过程中石家庄市景观格局变化研究

城市化过程通过改变地表景观结构而改变城市环境质量,因此研究城市景观格局及其变化具有重要意义.以石家庄市为例,基于遥感、GIS和Fragstats软件分析景观类型特征及变化.结果表明,研究时段内除农田植被和低密度不透水面面积及比例减少外,其余景观类型呈扩张趋势,高密度不透水面扩展最快.低、中密度不透水面景观边界复杂化,内部复杂斑块比例减小;高密度不透水面边界简单、内部斑块复杂、连通性增强;未利用地边界复杂,斑块团聚;城市植被和水体形状变化不显著,聚集程度上升,但连通性变化相反.扩张景观类型的扩张指数大小顺序为:高密度不透水面,未利用地,城市植被,水体和中密度不透水面.     

基于遥感生态指数的武汉市生态环境质量评估

生态环境质量是影响城市宜居水平的一项重要内容,基于遥感技术可以对生态环境质量进行快速评价,为城市生态环境保护和治理提供科学依据.从遥感影像中提取归一化植被指数、湿度指数、地表温度、归一化建筑物-裸土指数表示绿度、湿度、干度、热度4大生态要素,然后利用主成分分析的方法将其耦合,建立遥感生态指数(RSEI)综合评价模型,对武汉市2005—2015年的生态环境质量进行评估.结果表明:研究期间武汉市遥感生态指数等级一般及以上区域面积占比均达80%左右,体现武汉市整体生态坏境质量较好,植被覆盖度较高,生物多样性较丰富. 2005、2010年和2015年,武汉市的RSEI指数均值分别为0.60、0.55、0.53,生态质量为优良等级的区域面积所占比例从2005年的54.40%,下降到2010年的47.63%和2015年的42.44%,全市生态环境质量随着城镇化进程有所下降,但下降趋势逐步放缓,说明武汉市的生态环境保护工作取得一定成效.在空间上,武汉市生态质量差或者较差的区域主要集中在中心城区,且有沿长江和汉江不断向外扩张的趋势,与遥感影像中城市建设用地扩张方向相吻合.     

基于遥感生态指数的生态环境质量评价——以黎川县为例

随着城镇化建设的不断推进,生态环境问题受到越来越多的关注.通过生态环境质量评价可以发现城镇化建设对生态环境的影响,进而采取积极的措施以实现人与自然的可持续协调发展.遥感生态指数因具有客观、快速、准确地提取多种地表信息的能力在生态环境质量评价中被广泛采用.因此通过获取2004年和2014年的遥感影像,采用遥感生态指数对黎川县进行生态环境质量评价.研究结果表明:2004—2014年黎川县整体生态环境质量略微变好,但不同等级的分化程度有所增加,其RSEI均值从0.69增加至0.73,标准差从0.10提升至0.14.